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Prompt : L’IA agentique dépasse la préparation des entreprises

À mesure que les déploiements d’agents s’accélèrent, de nombreuses entreprises peinent encore avec les processus, les données, les coûts et les contrôles nécessaires pour les prendre en charge à grande échelle.

21 août 2026

Note de la rédaction : Bienvenue dans Prompt, votre point hebdomadaire sur l’évolution du paysage de l’IA. Nous proposons une analyse des principales évolutions de la semaine, accompagnée d’une sélection des articles les plus importants.

Les entreprises ont de grands projets pour les agents d’IA. La question est de savoir si elles sont prêtes.

Une nouvelle enquête Deloitte a révélé qu’environ 75 % des dirigeants d’entreprise américains s’attendent à ce que les agents d’IA transforment environ la moitié des processus de leur organisation d’ici quatre ans. Pourtant, seuls 20 % estiment que leur entreprise dispose actuellement des moyens de repenser ses flux de travail pour des agents autonomes.

Ce constat tombe à un moment particulier. Les entreprises déploient davantage d’agents, les fournisseurs facilitent leur lancement en intégrant des outils de création d’agents directement dans les logiciels d’entreprise courants, et les capacités de l’IA continuent de progresser — mais les fondations organisationnelles nécessaires pour les soutenir n’évoluent pas au même rythme. Il en résulte un écart croissant entre ce que l’IA agentique peut faire et ce que les entreprises sont réellement prêtes à gérer.

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Malgré cela, les déploiements continuent de s’accélérer. Une étude de Salesforce a montré que le nombre moyen d’agents d’IA dans les organisations a presque triplé en 15 mois. Parallèlement, le temps nécessaire pour créer et activer un agent a chuté de 53 % pour passer à moins de deux jours.

Les agents prennent aussi en charge davantage de travail, le nombre moyen d’actions par compte ayant augmenté à un rythme mensuel composé de 31 % sur 15 mois.

Autrement dit, les entreprises peuvent déployer des agents plus vite que jamais. En revanche, préparer l’organisation à les utiliser efficacement s’avère bien plus complexe.

Les principaux obstacles se trouvent toutefois à l’intérieur de l’entreprise. Deloitte a constaté que de nombreuses organisations ne sont tout simplement pas prêtes, en raison de processus métier peu clairs, de données et de systèmes déconnectés, ainsi que d’une résistance à la modification des méthodes de travail établies.

Ces obstacles deviennent plus déterminants à mesure que les agents assument davantage de responsabilités. Sans accès fiable aux données, les agents peuvent avoir du mal à produire des résultats dignes de confiance. Le coût constitue une autre préoccupation. Gartner a constaté que l’IA agentique pourrait ne pas bénéficier des économies d’échelle traditionnelles, car un raisonnement et une planification plus complexes augmentent les coûts d’inférence.

Des questions subsistent également sur la fiabilité. Seuls 35 % des dirigeants interrogés par HFS Research et TCS ont déclaré que l’IA fournit systématiquement des résultats commerciaux, inspire la confiance des régulateurs et offre un contrôle suffisant.

Pris ensemble, ces éléments mettent en évidence un décalage croissant. Les organisations déploient davantage d’agents et leur confient davantage de tâches, tandis que les processus, les données, l’économie et les contrôles nécessaires pour les soutenir rattrapent encore leur retard.

L’IA agentique arrive peut-être rapidement. La préparation des entreprises, elle, s’accélère beaucoup plus difficilement.

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À propos de l’auteur

Liz Hughes

Rédactrice contributrice

Liz Hughes est une responsable éditoriale et stratège de contenu primée, forte de plusieurs décennies d’expérience dans l’édition de salles de rédaction, les médias numériques et la communication exécutive. Elle a récemment été rédactrice en chef d’AI Business et d’IoT World Today, pilotant la stratégie éditoriale, la couverture quotidienne et des newsletters touchant plus d’un million de lecteurs chaque mois.

Son travail se concentre sur l’IA et les technologies émergentes, avec un accent particulier sur la distinction entre l’adoption réelle et le battage médiatique. Elle a couvert des sujets tels que l’IA générative, la robotique, les systèmes autonomes et les technologies d’entreprise, en apportant une approche claire et structurée à des sujets complexes.

Hughes est également la fondatrice de LTH Media, une structure éditoriale stratégique où elle collabore avec des dirigeants et des organisations pour développer du leadership éclairé, des newsletters et une communication cohérente et de qualité, fondée sur les standards des salles de rédaction.

Elle continue de contribuer à des publications de référence dans les domaines de la technologie et de l’entreprise.

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